Python
实现基于
ASFSSA-VMD
多策略改进的麻雀搜索算法（
ASFSSA
）优化变分模态分解进行分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
近年来，随着数据量的爆炸性增长和计算能力的显著提升，信号处理与智能分类预测领域的研究成为学术界与工业界的热点。变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）作为一种先进的信号分解技术，能够将复杂信号分解为多个具有物理意义的本征模态函数，从而有效地提取信号的内在特征。VMD克服了传统经验模态分解（EMD）方法中的模式混叠和端点效应等缺陷，表现出更优异的分解效果，尤其适用于非线性非平稳信号的处理。然而，VMD的性能高度依赖于其参数的合理设置，诸如模态数目和惩罚因子等参数调整复杂且经验性强，这在实际应用中极大限制了其推广和应用范围。
为解决参数优化难题，智能优化算法逐渐成为VMD参数调优的主流手段。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种近年来新兴的群体智能优化算法，基于 ...